投稿日 2020/12/09

データ分析者に求められるミス発見能力




今回はデータ分析についてです。


この記事でわかること


  • データ分析者が向き合う三つの問い
  • 集計ミスに気づく三段階 (ローデータ, 数表, グラフ)
  • データ分析者に求められるミス発見能力


この記事で書いているのはデータ分析についてです。

最初にデータ分析者に問われる三つの問いをご紹介しています。後半ではデータ集計ミスに気づくためにはどうすればいいかを掘り下げています。

ぜひ記事を最後まで読んでいただき、お仕事での参考にしてみてください。


データ分析者が向き合う三つの問い


皆さんは 「プロフェッショナルなデータ分析者」 と聞くと、どんなイメージがあるでしょうか?

ここでは、データ分析者が役割と責任を果たすための三つの問いをご紹介します。


データ分析者が向き合う三つの問い
  • その分析結果に責任を持てるか (正しいか)
  • 分析結果からわかったことは何か
  • 自分たちのビジネスにどう活用できるか (どんな意味があるか)


ではここからは、一つ目の 「データ集計が間違っていないか」 に答えるために、データ集計ミスを防ぐ方法を見ていきましょう。


集計ミスに気づく三段階


データ分析者に求められる能力の一つは、集計ミスに自分で気づけるかです。

集計ミスに気づく時の段階には、次の三つがあります。


集計ミスに気づく三段階
  • ローデータ
  • 集計した数表
  • 加工したグラフ


では、それぞれについて見ていきましょう。


[気づく段階 1] ローデータ


一つ目のローデータ段階では、まだ何も加工されていない段階でデータへの違和感から気づきます。この段階では厳密に言えば集計する前の時点でのデータそのものへの問題についてです。

ローデータを見ただけで気づけるのはハードルは高いです。よほど見慣れていないと発見するのは容易ではありません。


[気づく段階 2] 集計した数表


二つ目のミス発見の段階は、ローデータを加工して数表にした時に気づきます。数値が表形式で並んでいる状態で、数表内の値の比較からおかしいことに気づきます。

集計ミスがわかるのは、自分なりの数値や傾向への仮説を持っているからです。仮説に対して明らかに違う数値があるので集計ミスに気づけます。


[気づく段階 3] 加工したグラフ


三つ目の段階はグラフからです。

グラフは視覚的に比較しやすいアウトプットです。数表からグラフ化したチャートを見て数字がおかしいことに気づきます。

ここでも、グラフのイメージがあらかじめ頭の中にできていて、自分の感覚と実際に作られたグラフとの違いからミスが判明します。


データ分析者に求められるミス発見能力


ここまでデータ集計のミスが発見される段階を三つに分けて見てきました。

データ加工・集計・分析のプロセスを上流から下流への流れに見立てた時に望ましいのは、間違いに気づくのはなるべく上流工程においてです。下流の後工程になっているほど、やり直しの作業量や時間の損失が大きくなります。

一方で、上流ほどミスを見つける難易度は高くなります。

データ分析者に問われるのは、自分がやった集計分析や他者の集計についても、どれだけ早く間違いに気づけるかです。

ここで言う間違いとは、例えばよくある単純なものはデータ参照先の設定ミスです。これは誰にでも油断すると起こります。「こんなミスはないだろう」 という思い込みが発見の妨げになってしまいます。


まとめ


今回はデータ分析についてでした。

いかがだったでしょうか?

最後に今回の記事のまとめです。


データ分析者が向き合う三つの問い
  • その分析結果に責任を持てるか (正しいか)
  • 分析結果からわかったことは何か
  • 自分たちのビジネスにどう活用できるか (どんな意味があるか)


集計ミスに気づく三段階
  • ローデータ
  • 集計した数表
  • 加工したグラフ


データ分析者に求められるミス発見能力
  • 間違いに気づくのはなるべく上流工程が望ましい。後工程ほどやり直しの作業量や時間の損失が大きくなる
  • データ分析者に問われるのは、集計・分析の間違いにどれだけ早く気づけるか


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書いている人 (多田 翼)

Aqxis 代表 (会社 HP はこちら) 。Google でシニアマーケティングリサーチマネージャーを経て独立し現職。ベンチャーから一部上場企業の事業戦略やマーケティングのコンサルティングに従事。

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名古屋出身、学生時代は京都。気分転換は朝のランニング。